from netCDF4 import Dataset
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

nc_file = '../binData/wind/Wind_20241119102400.nc'  # 替换为你的NC文件名
dataset = Dataset(nc_file)
# 经度、维度、时间和Wind数据
print(dataset.variables.values())

# # 提取经度、纬度和风速数据
# 经纬度范围【112,43.99]-[121.99,35] 0.01°分辨率  (900*1000)网格大小
lon = dataset.variables['lon'][:]  # 经度
lat = dataset.variables['lat'][:]  # 纬度
# 21个时间维度 0.   6.  12.  18.  24.  30.  36.  42.  48.  54.  60.  66.  72.  78. 84.  90.  96. 102. 108. 114. 120
time = dataset.variables['time'][:]  # 时间
# 风速(21*900*1000)
wind=dataset.variables['WIND'][:]
# wind_speed = dataset.variables['WIND'][:]  # 风速
#
# # 假设风方向为固定值（例如45度，即东北方向）
# wind_direction = 45  # 可以根据需要调整，单位是度
#
# # 将风向转换为u和v分量
# u = wind_speed * np.cos(np.radians(wind_direction))  # 东西风
# v = wind_speed * np.sin(np.radians(wind_direction))  # 南北风
#
# # 创建风场图
# plt.figure(figsize=(10, 6))
# plt.quiver(lon, lat, u, v, scale=5)  # scale可根据需要调整
# plt.title('Wind Field')
# plt.xlabel('Longitude')
# plt.ylabel('Latitude')
# plt.grid()
# plt.xlim([lon.min(), lon.max()])
# plt.ylim([lat.min(), lat.max()])
# plt.show()
# print(longitude)
# print(latitude)
